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我正在尝试连接到 gpudb 表但低于异常。

我用来连接 gpudb 表的命令是：

例外：

我正在进入一个数据密集型金融项目，我将利用 GPU 处理来执行模拟。

但是我对一些新的数据库技术很好奇，比如www.kinetica.com，它吹捧基于 GPU 的处理。但是 SQL Server 具有GPU 加速的 OLAP 功能和一些新的基于 AI 基线的结构。

这些基于 SQL Server 的功能与 Kinetica 推广的功能有何不同？是否值得重新架构数据模型，使其远离 SQL Server？

我们正在尝试通过 Apache Spark 将数据从 Oracle 数据库导入 Kinetica 数据库。

我们以独立模式安装了 Spark。我们执行了以下命令。但是，我们已经尝试了所有方法，但无法并行运行作业。我们使用 2 台 IBM 服务器，每台服务器都有 128 个内核和 1TB 内存。

我们还在 spark-defaults.conf 中添加了：

在机器上：10.20.10.228

在机器 10.20.10.229 上：

在机器上：10.20.10.228：

我们启动 Spark shell：

然后我们进行配置：

上述命令成功运行。数据传输完成。但是，作业是串行而不是并行工作的。执行者也连续工作并轮流工作。他们不并行工作。

我们如何使工作并行工作？

我真的很感谢你的帮助。我们已经做了我们能做的一切。

我有一个 Kubernetes 集群，我在其中创建了一个部署来运行一个 pod。不幸的是，在运行它之后，Pod 不想自行终止，而是进入了重新启动/CrashLoopBackOff 循环的连续状态。

该命令（在入口点上）在第一次部署时运行正确，我希望它只运行一次。

我正在使用 Python K8s API 以编程方式部署配置了入口点的 docker 映像。这是我的部署 YAML：

谢谢你的帮助

kubectl pod 的输出是：

没有输出，Kubectl logs <crashing-pod>因为带有注入参数的命令 KIO 的成功运行不会将任何内容打印到标准输出。

有人可以给我一个关于如何将 nvprof 应用于 Kinetica 的提示吗？

1) 我看到位于 GPU 上的 Kinetica 进程的名称是 gpudb_cluster_cuda，其父进程是 gpudb_host_manager。我发现 gpudb_host_manager 是由 /etc/rc.d/init.d/gpudb_host_manager 启动的。

2）因此我将其修改如下。这应该有效 - 即使对于它的子进程也是如此。但事实并非如此。没有为 gpudb_cluster_cuda 生成分析数据。

我将 nvprof 应用于 /etc/rc.d/init.d/gpudb，它会产生一些痕迹，但它根本不使用 GPU。

当然，我停止并重新启动了这些。欢迎任何评论。

这是我尝试过的代码：

这会导致400错误。

传入username和password传入标题似乎不起作用。也不用 json 包装它。我收到 500 未授权错误。

我有一个全新的 Kinetica 部署，通过新 VM 上的 Kagent GUI 非常简单。我使用的域不再可用，所以我想将其更改回本地 IP 地址。

我能够将域更改为gpudb.conf下面/opt/gpudb/core/etc/文档中概述的ip 地址，但是我在仍然指向旧域的 SQL 查询窗口中的 gadmin 中遇到错误。域必须在配置文件中的其他位置设置，但我不知道在哪里。

我需要帮助，为以下场景构建 SQL（查询或 CTE）

问题：我需要将我的主表 A 与详细表 B 连接起来，以从表 B 中找出匹配的记录/行（对于表 A 的每条记录），具有相同的 itemType、具有 max(TransactionTime) && TransactionTime < EntryTime 的表 A 中对应的国家/地区记录。

订单表

股价表

请帮助提供建议，如果需要更多详细信息，请在评论中告诉我

尝试过的解决方案

不知何故，结果集的行数超过了预期的行数

上述查询的问题..

1. 从上面的查询中，我只得到表 A 中第一行的结果。
2. 如果表 B 有超过一行的确切时间为 max TransactionTime，则返回的结果将对应于表 b 中的行数。

幕后究竟发生了什么？它是否每次都创建完整数据集的新完整快照？与上一个快照是否存在某种类型的差异比较？备份期间系统的状态是什么？